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基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制被引量：1: 1; 作者杨佳吴佩林 +2 位作者杨理寇东山余斌《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页; 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 展开更多; 关键词自回归小波神经网络非奇异终端滑模动力学模型轨迹跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制被引量：9: 2; 作者王家军《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期1-8,共8页; 为了提高感应电动机控制的鲁棒性,提出了一种新颖的感应电动机解耦模型.基于感应电动机的解耦模型,利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器.滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键,采用自回归小波神经网络(Self-... 展开更多; 关键词感应电动机自回归小波神经网络滑模控制反推控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

柔性铰接板振动视觉测量与小波神经网络控制: 3; 作者邱志成刘一鸿李旻《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期998-1010,共13页; 为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural N... 展开更多; 关键词双目视觉移动柔性铰接板自回归小波神经网络振动抑制; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用被引量：7: 4; 作者侯润民刘荣忠 +2 位作者高强王力邓桐彬《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期781-788,共8页; 针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRW... 展开更多; 关键词兵器科学与技术大功率交流伺服系统自回归小波神经网络模糊小波神经网络间接自适应控制器模糊小波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有预设性能的板球系统神经超扭曲滑模控制: 5; 作者夏国锋向凤红《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期98-109,共12页; 提出了一种新的具有预设性能的自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network,SRWNN)超扭曲非奇异快速终端滑模(super-twistingnon-singularfastterminalsliding mode,STNFTSM)控制方法(SRWNN_STNFTSM),在动力学不确定性... 展开更多; 关键词板球系统预设性能控制自回归小波神经网络非奇异快速终端滑模超扭曲算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SRWNN-ADRC的交流伺服系统定位控制: 6; 作者李佳恬高强 +2 位作者侯润民侯远龙李俊杰《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第1期98-102,111,共6页; 针对高炮位置交流伺服系统控制存在的外界扰动以及非线性特性等问题,提出了一种自回归小波神经网络改进型单神经元自抗扰控制器(SRWNN-ADRC)。单神经元自适应控制器(SNAC)将非线性误差反馈控制律中的非线性增益作为其权值系数,利用SRWN... 展开更多; 关键词自回归小波神经网络交流伺服控制自抗扰控制在线整定; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制被引量：1: 1; 作者杨佳吴佩林杨理寇东山余斌; 机构重庆理工大学重庆市能源互联网工程技术研究中心; 出处《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(52177129) 重庆市教委科学技术研究重点项目(KJZD-K201901102) 重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20233091)。; 文摘针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法.; 关键词自回归小波神经网络非奇异终端滑模动力学模型轨迹跟踪; Keywords self-recurrent wavelet neural network non-singular terminal sliding mode dynamical model trajectory tracking; 分类号 V448 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制被引量：9: 2; 作者王家军; 机构杭州电子科技大事自动化研究所; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期1-8,共8页; 基金浙江省科技计划项目(2007C31018)资助~~; 文摘为了提高感应电动机控制的鲁棒性,提出了一种新颖的感应电动机解耦模型.基于感应电动机的解耦模型,利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器.滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键,采用自回归小波神经网络(Self-recurrent wavelet neural networks,SRWNN)在线估计滑模开关增益的大小可以有效降低滑模控制造成的抖振.仿真结果表明基于SRWNN在线估计滑模开关增益的滑模反推控制方案可以有效提高感应电动机控制的鲁棒性,同时降低了滑模控制造成的抖振.; 关键词感应电动机自回归小波神经网络滑模控制反推控制; Keywords Induction motor, self-recurrent wavelet neural networks （SRWNN）, sliding mode control, backstepping control; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM346 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名柔性铰接板振动视觉测量与小波神经网络控制: 3; 作者邱志成刘一鸿李旻; 机构华南理工大学机械与汽车工程学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期998-1010,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.52175093) 广东省自然科学基金资助项目(No.2019A1515011901)。; 文摘为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural Network Controller,SRWNNC)来抑制振动。对双目视觉系统进行了标定,基于视差原理和图像处理算法,通过解算标志点的三维坐标来获取振动信号。建立了系统的有限元模型,并通过辨识得到校正后的系统模型参数。基于辨识得到的模型在仿真环境中训练SRWNNC,用于实验系统的振动主动控制。分别针对移动柔性铰接板系统固定基座和平移轨迹运动两种情况,进行了双目视觉振动检测和振动控制仿真和实验研究。仿真和实验结果表明,双目视觉传感器对振动信号的检测精度小于0.1 mm,SRWNNC也展现出比大增益PD控制器更好的抑振效果,验证了双目视觉振动检测和SRWNNC抑制振动的准确性和有效性。; 关键词双目视觉移动柔性铰接板自回归小波神经网络振动抑制; Keywords binocular vision translational flexible hinged plate self-recurrent wavelet neural network vibration suppression; 分类号 TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用被引量：7: 4; 作者侯润民刘荣忠高强王力邓桐彬; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期781-788,共8页; 基金国家自然科学基金项目(51305205); 文摘针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRWNN)构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。; 关键词兵器科学与技术大功率交流伺服系统自回归小波神经网络模糊小波神经网络间接自适应控制器模糊小波神经网络; Keywords ordnance science and technology high power AC servo system self-recurrent wavelet neural network indirect stable adaptive fuzzy wavelet neural controller fuzzy wavelet neural network; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名具有预设性能的板球系统神经超扭曲滑模控制: 5; 作者夏国锋向凤红; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院; 出处《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期98-109,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(61163051)。; 文摘提出了一种新的具有预设性能的自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network,SRWNN)超扭曲非奇异快速终端滑模(super-twistingnon-singularfastterminalsliding mode,STNFTSM)控制方法(SRWNN_STNFTSM),在动力学不确定性和未知扰动的情况下提高板球系统的跟踪控制性能。利用预设性能函数(prescribed performance function,PPF),将板球系统受约束的位置误差转换为无约束的误差模型。引入非奇异快速终端滑模(non-singular fast terminal sliding mode, NFTSM)面来消除常规终端滑模控制存在的奇异问题,并加入一个tanh函数的补偿项改进NFTSM滑模面,以调节轨迹跟踪的收敛速度和跟踪精度,同时结合超扭曲算法(super-twisting algorithm,STA)设计STNFTSM控制器,以削弱抖振和集总扰动的影响。针对系统存在的集总扰动,为了保证高跟踪精度,结合STNFTSM设计了自适应SRWNN补偿器来消除扰动,保证了鲁棒性。与现有常规滑模控制相比,仿真验证表明SRWNN_STNFTSM具有良好的跟踪性能和鲁棒性,能够对集总扰动下的板球系统进行准确跟踪。; 关键词板球系统预设性能控制自回归小波神经网络非奇异快速终端滑模超扭曲算法; Keywords ball and plate system prescribed performance control(PPC) self-recurrent wavelet neural network(SRWNN) non-singular fast terminal sliding mode(NFTSM) super-twisting algorithm(STA); 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SRWNN-ADRC的交流伺服系统定位控制: 6; 作者李佳恬高强侯润民侯远龙李俊杰; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第1期98-102,111,共6页; 文摘针对高炮位置交流伺服系统控制存在的外界扰动以及非线性特性等问题,提出了一种自回归小波神经网络改进型单神经元自抗扰控制器(SRWNN-ADRC)。单神经元自适应控制器(SNAC)将非线性误差反馈控制律中的非线性增益作为其权值系数,利用SRWNN作为辨识器,在线辨识被控对象的梯度信息并将其提供给SNAC。通过SNAC的自学习功能实现ADRC中参数的在线调节。仿真结果证明,此控制策略使系统具有较好的稳态性能,抗干扰能力强,且动态品质也得到了优化。; 关键词自回归小波神经网络交流伺服控制自抗扰控制在线整定; Keywords self-recurrent wavelet neural network AC servo control active disturbance rejection control online tuning of parameters; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制	杨佳吴佩林杨理寇东山余斌	《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制	王家军	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2009	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	柔性铰接板振动视觉测量与小波神经网络控制	邱志成刘一鸿李旻	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用	侯润民刘荣忠高强王力邓桐彬	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	具有预设性能的板球系统神经超扭曲滑模控制	夏国锋向凤红	《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于SRWNN-ADRC的交流伺服系统定位控制	李佳恬高强侯润民侯远龙李俊杰	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料